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Anna Tioma
A
Anna Yamashita
G
Glenn Hopper
N
Nathan Bell
Nathan Bell: 作为前数字趋势媒体集团的CFO，我亲身经历了AI在FP&A中的应用。最初，我们的团队主要忙于按时发布财务报告，几乎没有时间进行深入分析。然而，通过引入数据和自动化，我们逐渐实现了从简单的差异分析到预测分析的转变。我深信，预测分析是FP&A的黄金标准。更进一步，规范性分析更是让我兴奋不已。AI不仅帮助我们解决了数据版本不一致的问题，还促进了团队内部建立统一的数据字典和术语表，使大家能够基于相同的指标和KPI进行工作，从而释放了更多的时间，真正成为业务的财务伙伴。
Anna Tioma: 我认为目前最大的误解是AI会取代我们的工作。但实际上，AI只是在取代那些重复性的、涉及大量数据处理的手动工作。它让我们的工作更有意义，也提高了我们的工作效率。AI不会改变我们的工作本质，但会提高我们的工作标准，我们需要利用AI来满足这些新的标准。在实际应用中，我发现仅仅是让团队获得企业级的ChatGPT访问权限，并制定相应的政策和培训，就能显著提高生产力。当然，衡量这种生产力的提升并不容易，因为它体现在日常工作的各个方面，而不是单一的、可以量化的指标上。
Anna Yamashita: 许多客户找到Data Rails，并非仅仅为了节省时间，而是因为他们面临着需要在日常工作中处理的各种竞争性任务。AI在解决这个问题上非常有效。例如，它可以帮助我们快速回答来自不同利益相关者的问题，而无需手动提取报告和发送邮件。此外，Data Rails的storyboarding功能也备受好评，它可以利用AI快速创建董事会演示文稿，为后续的评论和分析提供良好的起点。更重要的是，这个功能允许用户进行覆盖和修改，从而实现了AI和人工干预的完美结合。
Deep Dive
This chapter explores real-world applications of AI in FP&A, focusing on how AI helps solve the problem of multiple versions of truth in financial data and enables predictive analytics, ultimately leading to more efficient processes and better business partnerships.
- AI is used for automation in FP&A, including report generation and variance analysis.
- Multiple versions of truth in financial data is a common problem.
- AI can help achieve a common data dictionary and glossary, leading to sufficient truth and better automation.
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